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Enregistrement W4396899884 · doi:10.1049/gtd2.13094

Graph‐based solution for smart grid real‐time operation and control

2024· article· en· W4396899884 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Generation Transmission & Distribution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceReal-time computingControl (management)Smart gridGridGraphDistributed computingEmbedded systemArtificial intelligenceTheoretical computer scienceEngineeringMathematicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Under the envisioned smart grid paradigm, there is an increasing demand for a fast, accurate, and efficient power flow solution for distribution system operation and control. Various solution techniques have been proposed, each with its own unique formulation, solution methodology, advantages, and drawbacks. Motivated by challenges associated with the integration of renewable distributed energy resources and electric vehicles into distribution systems and further by the speed and convergence limitations of existing tools, this paper presents a novel graph‐based power flow solution for smart grid's real‐time operation and control, named Flow‐AugmentationPF algorithm. The proposed method formulates a power flow problem as a network‐flow problem and solves it by using a maximum‐flow algorithm, inspired by the push‐relabel max‐flow technique. The performance of the proposed algorithm is tested and validated using several benchmark networks of different sizes, topologies, and parameters and compared against the most commonly used solution techniques and commercial software packages, namely PSS/E and PSCAD. The proposed formulation is simple, accurate, fast, yet computationally efficient, as it is based on matrix‐vector multiplication, and is also scalable, considering the formulation works as a graph‐based method, which, inherently, allows for parallel computation for added computational speed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle